参数化智能冲裁模CAD系统

介绍了利用ＡｕｔｏＣＡＤ提供的ＡＤＳ开发工具,采用参数化绘图,并将人工智能技术引入模具ＣＡＤ系统,研究了开发的参数化智能冲裁模ＣＡＤ系统。     

基于神经网络建模的机床滑动结合面动态特性参数识别

针对机床滑动结合面动态特性参数难以准确确定的问题。以结合面的刚度参数、阻尼参数为优化变量,建立滑动结合面动态特性参数的神经网络模型,结合神经网络模型的计算结果与机床整机实验模态的分析结果,采用布谷鸟优化算法对结合面的刚度与阻尼参数进行优化识别;以自行设计制造的机床滑动结合面实验台上工作台与床身间的滑动导轨结合面为实例进行了建模、实验、参数识别等分析。分析结果表明:该方法是可行的、有效的,参数识别精度高于已有文献研究。     

双CPU共享RAM技术及其在数控系统中的应用

针对工业测控系统数据流量大、实时性要求高的特点，介绍了一种基于双口RAM的双CPU共享RAM技术及其在经济型数控系统中的应用。详细阐述了共享存储器技术的原理、总线争用解决方案及系统硬件接口电路、软件设计和通信协议等。并将该技术成功地应用在CQ9107数控机床的改造上。     

基于声音多特征贝叶斯网络融合的话者识别研究

针对基于语音单一特征提取方法所存在的话者识别准确率较低的问题,提出将话者语音中反映人耳听觉感知特性的MFCC特征和接近心理声学临界频带的1/3倍频程(1/3 octave)特征作为话者声音的特征参数,设计话者识别的贝叶斯网络,融合2种声音特征参数,通过贝叶斯网络推理实现话者识别.贝叶斯网络通过学习过程确定已注册话者各声音特征的条件概率.进行话者识别时,贝叶斯网络利用贝叶斯定理及条件独立性假设融合待识别话者声音的MFCC特征和1/3倍频程特征,计算每个已注册话者对输入语音特征矢量的后验概率,根据后验概率的大小实现待识别话者的推断.话者识别实验结果表明:提出的基于声音多特征贝叶斯网络融合的话者识别方法可行有效,识别正确率达到100％.     

一种新的铣刀刀齿等效直径确定方法

为确定铣刀刀齿的等效直径,建立了铣刀的等效模型,将铣刀分为刀杆和刀齿两个子结构,基于子结构分析和理论计算的结果建立刀齿等效直径优化的目标函数,采用遗传算法优化确定刀齿的等效直径。以5把不同参数的2刃、3刃和4刃铣刀为研究对象,采用该方法确定刀齿等效直径,据此计算铣刀刀尖点的频响函数,并与等质量法确定的刀齿等效直径所计算的铣刀刀尖点频响函数及其实验值进行对比。分析结果表明,该方法具有更高的计算精度及更好的适用性。     

轿车离合器轴承套圈级进冲压工艺参数自寻优

以轿车离合器板料多工步级冲压轴承套圈为例,提出一种适用于大变形、大应变的级进冲压过程的径向基函数神经网络模型,结合有限元计算机数值模拟结果和遗传算法,达到优化冲压工艺参数的目的。     

基于灰关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法

针对现有水果识别方法需大量水果样本学习或仅对单一特征进行识别而导致的识别率较低的问题,提出一种基于水果图像处理的水果颜色和形状特征参数的提取方法、基于灰色关联分析和模糊隶属度匹配的球形水果自动识别方法。该方法通过提取水果图像关注区域(region of interest,ROI)的颜色和形状特征,建立参比水果的颜色特征参比数据库和形状特征隶属度函数,计算待识别水果与参比水果颜色特征的灰色加权关联度,求取待识别水果对于参比水果形状特征参数的模糊隶属度,按各特征量等权的原则合成待识别水果对参比水果的总匹配度,并根据总匹配度的大小实现待识别水果种类的判别。大量实验结果表明:该方法简单、有效,不需要大样本量水果的学习和训练,平均识别正确率达到99%以上。     

基于灰色关联补偿控制的气动位置伺服控制系统

针对现有高精度气动位置伺服控制算法复杂、难于工程实现的问题,以灰色关联分析理论为基础,提出基于传统控制算法的灰色关联补偿控制新方法。该方法将灰色关联控制与传统控制相结合,在传统控制回路中增加灰色关联补偿控制器。该补偿控制器根据控制系统实际输出与期望输出数据序列之间的几何形状相似性和距离,计算两者之间的加权灰色关联度,设计灰色关联补偿控制律,对传统控制器的控制输出进行动态补偿。以DGPL型无杆气缸为控制对象,进行气动位置伺服控制的仿真与试验研究,对比灰色关联补偿控制方法与传统控制方法(比例积分微分(Proportional-integral-differential,PID)控制、模糊控制)的控制精度。仿真与试验结果表明,在相同的控制器参数下,灰色关联补偿控制的控制效果优于常规控制器的控制效果,补偿控制器参数经过适当调整,可以实现气动位置伺服系统的高精度控制。     

滚珠丝杠进给系统滚动结合部径向动态特性参数辨识

针对滚珠丝杠进给系统滚动结合部径向动态特性参数难以确定的问题,提出了一种进给系统在整机状态下滚动结合部径向动态特性参数辨识方法。该方法将丝杠简化为欧拉-伯努利梁,以建立在简谐激振力作用下丝杠轴向上各截面的径向振动方程;设计实验以测量丝杠上测量点的径向振动位移,结合丝杠径向振动方程所计算的理论值建立优化目标函数,基于人工鱼群算法优化识别出滚动结合部的径向刚度及径向阻尼参数。以自行研制的滚珠丝杠进给实验台为研究对象,采用该方法对其导轨副、两端轴承组及滚珠丝杠副滚动结合部的径向刚度与径向阻尼参数进行识别。实验结果表明：以该方法辨识的结合部的参数所计算的丝杠上测量点的径向振动位移与实验测试值之间的误差在3.0%以内,验证了该方法的正确性和有效性。